IT プロフェッショナル向けの 8 つの新しい AI 職種

人工知能が IT 組織に与える影響を検討する場合は、まず自分の仕事から始めるとよいでしょう。あなたが今やっていることをロボットができますか？ AI によってどのような IT の役割が生まれるのでしょうか?私たちは、AI と IT のキャリア専門家に話を聞き、人工知能の時代に価値が生まれる新たな役割について学びました。

デジタル・オーシャンの研究開発責任者アレックス・ジェイムズ氏は、今日では人工知能と機械学習の専門知識は、通常、博士号を持つ研究者の領域であると指摘した。ジェイムズ氏は、需要の高まりにより、さまざまなタイプの専門家に道が開かれる可能性があると考えています。科学者、コンピューターサイエンスや電気工学の博士号を持つ人は、AI や機械学習に関する深い専門知識と経験を持っているため、今後も求人が増えるでしょう。しかし、必ずしも仕事について真の理解がなくても、この技術を使ってチャンスをつかみ、成長する雇用市場で自分の居場所を見つける実務家も増えるでしょう。

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「実行者」の台頭は、たとえその過程で古いビジネスが消滅したとしても、新しい雇用を生み出す多くの要因の 1 つです。

「AIは一部の仕事の自動化につながるが、特にIT分野では多くの新たな雇用機会も生み出すだろう」と、Trill AIの共同創設者兼CEOのアカーシュ・ガナパティ氏は語った。 Ganapathi 氏は、次のような分野で新たな役割を担うために、AI と機械学習に重点を置く企業がますます増えると予想しています。

•AI の監視とコンプライアンス: AI プログラムが適切に機能し、データ エラーや不正なデータ ソースの影響を受けないことを確認します。

•AI管理：AIの技術的な実装と運用を扱います。

•データの集約と除染: AI データセットの収集 (特に不明なソースから) とクリーニング。

これは単なる出発点に過ぎません。専門家が将来出現すると予測している AI 関連の職種と役割の一部を以下に示します。

1. スマートデザイナー

「インテリジェンス アーキテクトは、非常に大規模で複雑な IT システムにおける AI コンポーネントの開発について戦略的な選択を行う責任を持つ AI 分野の専門家であると私は考えています」と、Red Hat の経営戦略担当ゼネラル マネージャーであるアレッサンドロ ペリリ氏は述べています。

彼はこの職種が今日のデータ サイエンティストの役割の流れを汲んでいると考えていますが、両者には 1 つの重要な違いがあります。

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「私の意見では、今日のデータ サイエンティストは、通常のアプリケーションをインテリジェント アプリケーションに変えることに重点が置かれています。場合によっては、それが企業のニーズになるでしょう。しかし最終的には、AI がアプリケーション ポートフォリオ全体に浸透し、IT 環境のより多くの要素が意味のある方法で相互接続できるようになると、全体像を把握し、意欲があれば、ローカライズされたインテリジェンスを企業の中核にできる人材が必要になるでしょう。」

「頭に浮かぶ類似点は、人間の脳の進化です。私たちはまだ人工知能の初期段階にあり、脳の特定の側面を担うニューロンなど、独立したインテリジェントアプリケーションについて考えていますが、これらのニューロンを複雑な大脳新皮質に統合する可能性は非常に大きいです。」

2. データキュレーター

「AI は、今日人々が行う日常的な IT 決定の多くを処理する一方で、整理され、クリーンアップされ、意味的に意味のあるデータにさらに依存するようになります」と、ThoughtSpot のチーフ データ エバンジェリストである Doug Bordonaro 氏は述べています。「現在、アナリストとデータ サイエンティストがこの役割を分担していますが、これらのポジションは主に洞察と回答を提供する責任を負っています。」 AI がますます方程式の洞察部分を担うようになるにつれ、データ マネージャーの役​​割の重要性が高まり、特に組織全体の AI アルゴリズムで使用するためのデータの準備に重点が置かれるようになります。 ”

3. プロジェクトデータスペシャリスト

「AI はデータをよりアクセスしやすくインタラクティブなものにすることを約束しますが、だからといって誰もがあらゆる意思決定にデータを使用するようになるわけではありません」とボルドナロ氏は言います。「AI アプリケーションを導入した後でも、企業は利用可能なデータとその適用方法について組織を教育する必要があります。」

「これが、社内データ伝道が AI ソリューションの採用と成長に不可欠である理由の 1 つです。このギャップを埋めるために、企業はデータ伝道者の役割に投資し、特に組織全体での取り組みに重点を置き、利用可能なソリューションについてユーザーに教育し、意思決定を促進し、新しい機能を活用するために従来のワークフローを変更する方法を説明します。」

4. 機械学習データサイエンティスト

「それ自体は新しい役職ではありませんが、ビッグデータ環境で機械学習の可能性を最大限に活用するには、企業は専任のMLデータサイエンティストを雇用してシステムを実装およびトレーニングし、収集した情報を補強するためのデータ分析を提供する必要があります」と、Sungard Availability Servicesの最高技術責任者であるTodd Loeppke氏は述べています。

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5. ロボティックプロセスアナリスト

「これは、プロセス評価を実行し、ロボットプラットフォームを使用して自動化できる領域を特定するビジネスアナリストのような役割です」と、モンド社の採用マネージャー、フェリックス・ファーミン氏は語る。

6. デジタルナレッジマネージャー

Alexa、Siri、Google Home はすでに、消費者が企業を発見し選択する方法を変えています。

Yext の副社長である Duane Forrester 氏は、今日のバーチャル アシスタントやその他の「スマート」サービス (Alexa、Siri、Google Home など) はすでに、消費者が企業を発見して選択する方法を変えていると指摘しました。これらの企業は、「スマートエコシステム」で利用可能な情報を管理する方法に多大な投資をする必要があるでしょう。

「構造化データの時代では、専門家が具体的な回答やデジタル知識のための地図、情報カード、コンテキストを提供する必要があります。」フォレスターは、今後数年間の企業の成功の礎となる、企業の主要なデジタル知識の背後にある戦略を担当する部門横断的なリーダーとしてデジタル知識マネージャーを任命する企業が増えていると述べた。 「オンラインデータの正確性の確保から社内プロジェクトの連携、コンテンツ、製品、投資の価値の拡大まで、これらが将来の企業を導くデジタルの優先事項となるでしょう。」

7. AIインタラクションデザイナー

モンド社のフレミン氏は、AIインターフェースを一般ユーザーが利用できるようにできるITおよびデザインの専門家の需要が高まっていると述べた。この役割は、「AIエージェントの個性を作り出し、できるだけ人間に近づけることを目指す」というものだ。

8. 認知コピーライター

SmithLab の未来プラットフォーム担当ディレクターの Sean MacPhedran 氏は、より多くの企業が自社の顧客とのやり取りに自然言語処理機能を組み込み始めるにつれて、この傾向がさらに普及すると予想しています。これは、従来の組織のサイロを超えた素晴らしい例であり、テクノロジー、マーケティング、顧客サービス、その他の分野を組み合わせたものです。 MacPhedran 氏はこの仕事を次のように定義しています。

技術志向のクリエイティブライターは次のことが可能です。

• 特定の自然言語インターフェースで接続するさまざまな機械学習システムとAPIコネクタを理解する

• 顧客体験における自然言語処理システムの限界を理解し、創造的に管理する、ユーザーエクスペリエンスデザインの新たな次元

• NLP AIインターフェースで使用される個性と言語でブランドのニュアンスを表現します